Zrozumienie LSTM: moc pamięci selektywnej w głębokim uczeniu się

LST oznacza długą pamięć krótkotrwałą. Jest to rodzaj architektury rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN), zaprojektowanej z myślą o rozwiązaniu problemu zanikających gradientów w tradycyjnych sieciach RNN. LSTM wprowadzają komórkę pamięci, która pozwala sieci selektywnie zapamiętywać lub zapominać informacje w czasie, co czyni je szczególnie przydatnymi do zadań takich jak modelowanie języka i prognozowanie szeregów czasowych.

Bardziej szczegółowo, sieć LSTM składa się z kilku elementów:

* Wejście bramka: ten komponent pobiera dane wejściowe i decyduje, jakie informacje wpuścić do komórki pamięci.
* Komórka pamięci: ten komponent przechowuje informacje, które są dozwolone w komórce pamięci.
* Bramka wyjściowa: ten komponent pobiera informacje z komórki pamięci i wysyła go jako wynik końcowy.* Bramka zapomnienia: ten komponent określa, jakie informacje należy odrzucić z komórki pamięci.

LSTM są szkolone przy użyciu propagacji wstecznej w czasie, co jest sposobem zastosowania algorytmu propagacji wstecznej do RNN. Podczas uczenia sieć otrzymuje sekwencję danych wejściowych i generuje sekwencję predykcji. Błędy są obliczane w każdym kroku czasowym, a gradienty są propagowane wstecz w czasie, aby zaktualizować wagi sieci.

LSTM stały się popularnym wyborem w przypadku wielu zadań NLP, takich jak modelowanie języka, tłumaczenie maszynowe i klasyfikacja tekstu. Wykorzystywano je również w innych obszarach, takich jak rozpoznawanie mowy, dodawanie podpisów do obrazów i prognozowanie szeregów czasowych.